Algorithmen kennen keinen ersten Eindruck

Algorithmus oder Mensch? Das Problemfeld Mitarbeitersuche in der IT

Moritz Hoffmann

(c) shutterstock.com / trueffelpix

Die Frage, ob und in welchen gesellschaftlichen Bereichen die Technik den Menschen überflüssig machen könnte, ist so alt wie die technische Entwicklung selbst. Manchmal aber taucht sie auch dort auf, wo man sie am wenigsten vermuten würde. Dort, wo es nach gängiger Ansicht um soziale Interaktion, um Zwischenmenschlichkeit und Intuition gehen soll. Nicht nur in Dating-Portalen und auf Seiten zur Partnersuche bestimmen Algorithmen über das Allzumenschliche. Auch bei der Suche nach Mitarbeitern scheint die kühle Logik der maschinellen Berechnung der menschlichen Psyche einen Schritt voraus zu sein. Doch geht diese Rechnung wirklich auf?

Das fragt sich zumindest Claire Cain Miller in einem aktuellen Beitrag in der New-York-Times-Sparte The Upshot. Auch ihr ist klar: Menschen haben Vorurteile, Neigungen und treffen oftmals sehr irrationale Entscheidungen. Und das kann bei der Auswahl der passenden Mitarbeiter richtig ins Auge gehen. Arbeitgeber, in diesem Sinne zitiert Miller verschiedene Wissenschaftler, wählen im Vorstellungsgespräch gerne diejenigen, die ihnen sympathisch erscheinen und mit denen sie gerne Zeit verbringen möchten. Entscheidendes Kriterium ist also Ähnlichkeit statt Teamerfolg. Und dieser ist keinfalls durch größtmögliche Homogenität der Teammitglieder gesichert.

Weil sich dieser Erkenntnis gerade auch auf dem Tech-Arbeitsmarkt durchgesetzt hat, werden immer mehr Start-ups gegründet, die eine technische Lösung für das Problem anbieten. Algorithmen kennen keine Sympathien und keinen ersten Eindruck. So durchsucht beispielsweise Gild die zur Verfügung gestellten Daten von Angestellten, vergleicht sie mit den im Unternehmen gesuchten Skills und berechnet sogar die Wahrscheinlichkeit für ein entsprechendes Interesse auf Arbeitnehmerseite.

Mehr Diversität durch Algorithmen

Das führe nicht nur zu einer sichereren Kalkulation für die Mitarbeitersuche, sondern, so Gild-Mitgründer Sheeroy Desai, auch zu einer weitaus größeren Diversität der Kandidaten in der Vorauswahl. Durch die Ausschaltung des menschlichen Einflusses auf die Auswahl verspricht die Arbeitssuche per Software auf lange Sicht ein Arbeitsumfeld, in dem ganz verschiedene soziale, ethnische und religiöse Hintergründe vertreten sind. Ganz im Gegensatz zum derzeitigen status quo: “If you have white, young male engineers, who are they going to know? White, young male engineers.”

Dass selbst die großen Unternehmen im Bereich der Software-Entwicklung einen Diversitätsschub durchaus nötig hätten, zeigt auch Millers Verweis auf eine Studie des Wall Street Journals von 2014, derzufolge 80 % aller technischen Angestellten Männer sind, von denen wiederum weniger als 5 % nicht weiß sind.

Auch ein weiteres Beispiel in Millers Text deutet die Vorteile einer standardisierten, technischen Lösung für die Mitarbeitersuche an. Ein beim Radio angestellter Army-Veteran, der weder über einen High-School-Abschluss noch über professionelle Programmier-Erfahrung verfügte, hatte sich zweimal erfolglos beim Cloud-Computing-Anbieter Rackspace beworben. Schon die formalen Anforderungen verhinderten eine weitere Prüfung seiner Fähigkeiten. Dann kam die Software ins Spiel und siehe da:

Gild suggested him based on the software he had been writing on his own, and he was hired.

Neben Gild gibt es u.a. mit Doxa, Entelo, Textio oder GapJumpers viele Projekte, die auf die Arbeitssuche per maschinellem Lernen, statistischer Datenauswertung und Sprachanalyse in Bewerbungen und Ausschreibungen setzen. Weil die Technologie-Branche weiter wächst und immer mehr qualifizierte Angestellte benötigt werden, sind Mittel und Wege begehrt, sicher und verlässlich fähige Mitarbeiter zu finden.

Den menschlichen Faktor nicht vergessen

Grundsätzlich warnt Miller jedoch, dass der menschliche Faktor in der Prüfung der Daten keinesfalls wegfallen dürfe. Ob schweißtreibende Vorstellungsgespräche, hochnotpeinliche Fehlauftritte beim Personalchef und verdruckste Bewerbungsabsagen der Vergangenheit angehören, bleibt also weiter ungeklärt.

Wie immer bei der uralten Frage nach dem menschlichen Faktor im technischen Fortschritt, geht es auch bei den Algorithmen der Arbeitssuche nicht um eine Ersetzung, sondern um ein Sich-ins-Verhältnis-Setzen, also: welche Urteile sind aus der logisch korrekten Vorarbeit der Algorithmen überhaupt zu gewinnen? Und sind wir dazu in der Lage, die kritische Prüfung von statistischen Übereinstimmungen über ihre bequeme, blinde Anwendung zu stellen? Schließlich ist es doch Sinn und Zweck der Arbeitgeber-Software, die Anstellung unkompliziert und schneller zu machen. Was denken Sie? Teilen Sie ihre Meinung in der Kommentarspalte.

Aufmacherbild: job interview – chart with keywords and icons von Shutterstock.com 
Urheberrecht: Trueffelpix

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Moritz Hoffmann
Moritz Hoffmann
Moritz Hoffmann hat an der Goethe Universität Soziologie sowie Buch- und Medienpraxis studiert. Er lebt seit acht Jahren in Frankfurt am Main und arbeitet in der Redaktion von Software und Support Media.
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